面向棕地流程数字化的技术图纸文本检测
计算机视觉与模式识别
2022-05-06 v1
摘要
本文解决了在技术图纸上自主检测文本的问题。技术图纸上的文本检测是实现自主生产机器的关键一步，尤其对于棕地流程，其中尚无可用的封闭 CAD-CAM 解决方案。自动化读取和检测技术图纸上文本的过程，减少了因基于纸张的流程(在棕地流程中往往是当今的准标准)所带来的低效媒体中断的处理工作量。然而，目前尚无可靠的方法来解决自动检测技术图纸上文本的问题。使用经典检测和光学字符识别(OCR)工具对技术图纸内容检测不可靠，主要由于技术图纸数量有限以及内容具有类验证码结构。文本常与未知符号结合并受线条中断。此外，由于知识产权和技术诀窍问题，文献中没有任何开箱即用的训练数据集可用于训练此类模型。本文结合了基于领域知识的生成器来生成逼真技术图纸与最先进的物体检测模型，以解决技术图纸上文本检测问题。该生成器产生大量多样的人工技术图纸，可视为数据增强生成器。这些人工图纸用于训练，而模型在真实数据上测试。作者表明，随着图纸数量增加，人工生成的技术图纸数据提高了检测质量。
引用
@article{arxiv.2205.02659,
title = {Text Detection on Technical Drawings for the Digitization of Brown-field Processes},
author = {Tobias Schlagenhauf and Markus Netzer and Jan Hillinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02659},
year = {2022}
}